BR112020004630A2

BR112020004630A2 - generation of a yield map for an agricultural field using regression and classification methods

Info

Publication number: BR112020004630A2
Application number: BR112020004630-2A
Authority: BR
Inventors: Guy Dion Duke; Kevin John Grant
Original assignee: Farmers Edge Inc.
Priority date: 2017-09-11
Filing date: 2018-09-10
Publication date: 2020-09-24
Also published as: EP3682410A4; AU2018329244A1; US20190075727A1; CA3073291A1; US11317562B2; WO2019046967A1; EP3682410A1; CA3073291C; AR113109A1

Abstract

Trata-se de um modelo de rendimento que gera um mapa de rendimento para um campo agrícola. Um sistema de medição gera indicadores medidos que são uma medição ou quantificação de rendimento de cultura no campo agrícola. Um sistema de observação gera indicadores observados que são conjuntos de dados agrícolas espaciais que descrevem características observadas do campo agrícola. Para gerar o mapa de rendimento, o modelo de rendimento gera um arranjo de campo que representa o campo agrícola. O modelo de rendimento gera um arranjo de entrada e um arranjo de rendimento mapeando-se os indicadores observados e indicadores medidos a células do arranjo de campo, respectivamente. O modelo de rendimento determina um valor de rendimento para cada célula do arranjo de rendimento que não inclui um indicador mapeado com uso de informações incluídas nas células correspondentes do arranjo de entrada. O modelo de rendimento gera um mapa de rendimento com uso dos valores de rendimento determinados e dos valores de rendimento no arranjo de rendimento.It is a yield model that generates a yield map for an agricultural field. A measurement system generates measured indicators that are a measurement or quantification of crop yield in the agricultural field. An observation system generates observed indicators that are spatial agricultural data sets that describe observed characteristics of the agricultural field. To generate the yield map, the yield model generates a field arrangement that represents the agricultural field. The yield model generates an input arrangement and an income arrangement by mapping the observed indicators and indicators measured to cells in the field arrangement, respectively. The yield model determines a yield value for each cell in the yield arrangement that does not include a mapped indicator using information included in the corresponding cells in the input arrangement. The yield model generates a yield map using the determined yield values and the yield values in the yield arrangement.

Description

“GENERATION OF A YIELD MAP FOR AN AGRICULTURAL FIELD WITH THE USE OF REGRESSION AND CLASSIFICATION METHODS” CROSS REFERENCE TO RELATED REQUESTS

[0001] Este pedido reivindica o benefício de prioridade ao Pedido Provisório nº U.S. 62/556.975, depositado em 11 de setembro de 2017 que é incorporado ao presente documento a título de referência em sua totalidade para todos os propósitos.[0001] This application claims priority benefit to Provisional Application No. 62 / 556,975, filed on September 11, 2017, which is incorporated into this document as a reference in its entirety for all purposes.

FIELD OF THE TECHNIQUE OF THE INVENTION

[0002] Esta invenção refere-se, em geral, à geração de um mapa de rendimento para um campo agrícola, e mais especificamente ao uso de um modelo de rendimento que inclui medições atuais e observações anteriores como indicadores para o modelo de rendimento.[0002] This invention relates, in general, to the generation of a yield map for an agricultural field, and more specifically to the use of a yield model that includes current measurements and previous observations as indicators for the yield model.

BACKGROUND

[0003] Avanços na tecnologia de dados que incluem conectividade onipresente, armazenamento barato, e poder de computação em nuvem criaram dados, incluindo dados agrícolas, acessível para análise. No entanto, embora a tecnologia para medir, observar, e armazenar dados agrícolas continue a se aprimorar, nem sempre é possível medir um conjunto de dados completamente, ou com precisão perfeita. Em particular, dados agrícolas relacionados ao rendimento de cultura geralmente incluem pontos de dados errôneos.[0003] Advances in data technology that include ubiquitous connectivity, cheap storage, and cloud computing power have created data, including agricultural data, accessible for analysis. However, while the technology for measuring, observing, and storing agricultural data continues to improve, it is not always possible to measure a data set completely, or with perfect precision. In particular, agricultural data related to crop yields generally include erroneous data points.

[0004] Em um ambiente ideal, uma função contínua que permite a determinação de rendimento de cultura de dados agrícolas geraria valores de rendimento altamente precisos. No entanto, devido ao fato de que funções contínuas usam dados agrícolas que incluem pontos de dados errôneos, determinação de rendimento de cultura com base nesses dados agrícolas é imprecisa. Consequentemente, um método para gerar uns valores de rendimento altamente precisos com uso de dados agrícolas que podem incluir pontos de dados errôneos seria útil.[0004] In an ideal environment, a continuous function that allows the determination of crop yield from agricultural data would generate highly accurate yield values. However, due to the fact that continuous functions use agricultural data that includes erroneous data points, determination of crop yield based on this agricultural data is inaccurate. Consequently, a method for generating highly accurate yield values using agricultural data that may include erroneous data points would be useful.

SUMMARY OF THE INVENTION

[0005] Um ambiente de sistema inclui um número de sistemas para facilitar um modelo de rendimento que gera um mapa de rendimento para um campo agrícola. O ambiente de sistema inclui um sistema de cliente, um sistema de rede, um sistema de medição, e um sistema de observação. Um sistema de cliente é operado por um operador que é uma pessoa responsável pelo gerenciamento do campo agrícola. O sistema de cliente executa um modelo de rendimento que gera um mapa de rendimento no ambiente de sistema.[0005] A system environment includes a number of systems to facilitate an income model that generates an income map for an agricultural field. The system environment includes a client system, a network system, a measurement system, and an observation system. A customer system is operated by an operator who is a person responsible for managing the agricultural field. The customer system runs a performance model that generates a performance map in the system environment.

[0006] O sistema de medição gera indicadores medidos. Indicadores medidos são uma medição ou quantificação de rendimento de cultura no campo agrícola. O sistema de observação gera indicadores observados. Indicadores observados são qualquer tipo de conjuntos de dados agrícolas espaciais ou observações que descrevem características observadas do campo agrícola. O sistema de rede acessa indicadores observados do sistema de observação e indicadores medidos do sistema de medição e fornece aos mesmos o sistema de cliente. O modelo de rendimento utiliza os indicadores medidos e indicadores observados para gerar um mapa de rendimento para o campo agrícola.[0006] The measurement system generates measured indicators. Measured indicators are a measurement or quantification of crop yield in the agricultural field. The observation system generates observed indicators. Observed indicators are any type of spatial agricultural data sets or observations that describe observed characteristics of the agricultural field. The network system accesses observed indicators from the observation system and measured indicators from the measurement system and provides them with the customer system. The yield model uses the measured and observed indicators to generate a yield map for the agricultural field.

[0007] Para gerar o mapa de rendimento, o modelo de rendimento gera um arranjo de campo que representa o campo agrícola. O arranjo de campo inclui um número de células com cada célula que representa uma área do campo agrícola. O modelo de rendimento gera um arranjo de entrada mapeando-se os indicadores observados às células do arranjo de campo. O modelo de rendimento gera um arranjo de rendimento mapeando-se os indicadores medidos às células do arranjo de campo. O modelo de rendimento determina um valor de rendimento para cada célula do arranjo de rendimento que não inclui um indicador mapeado com uso de informações incluídas nas células correspondentes do arranjo de entrada. O modelo de rendimento gera um mapa de rendimento com uso dos valores de rendimento determinados e dos valores de rendimento no arranjo de rendimento. O modelo de rendimento gera uma visualização do mapa de rendimento e transmite a visualização ao operador do sistema de cliente.[0007] To generate the yield map, the yield model generates a field arrangement that represents the agricultural field. The field arrangement includes a number of cells with each cell representing an area of the agricultural field. The yield model generates an input arrangement by mapping the observed indicators to the cells in the field arrangement. The yield model generates a yield arrangement by mapping the indicators measured to the cells in the field arrangement. The yield model determines a yield value for each cell in the yield arrangement that does not include a mapped indicator using information included in the corresponding cells in the input arrangement. The yield model generates a yield map using the determined yield values and the yield values in the yield arrangement. The performance model generates a visualization of the performance map and transmits the visualization to the customer's system operator.

BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0008] A Figura 1 é uma ilustração de um ambiente de sistema para gerar um mapa de rendimento de um campo agrícola com uso de um modelo de rendimento, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0008] Figure 1 is an illustration of a system environment for generating a yield map of an agricultural field using a yield model, according to an exemplary modality.

[0009] A Figura 2 é um fluxograma que ilustra um método exemplificador para gerar um mapa de rendimento, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0009] Figure 2 is a flow chart that illustrates an exemplifying method for generating a yield map, according to an exemplary modality.

[0010] A Figura 3 ilustra um fluxograma de um método modelo de rendimento executes para gerar um mapa de rendimento com uso de indicadores observados e indicadores medidos, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0010] Figure 3 illustrates a flowchart of a model performance method to generate a performance map using observed indicators and measured indicators, according to an exemplary modality.

[0011] A Figura 4A é uma ilustração de um arranjo de campo, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0011] Figure 4A is an illustration of a field arrangement, according to an exemplary modality.

[0012] A Figura 4B é uma ilustração de uma entrada que é uma imagem de satélite, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0012] Figure 4B is an illustration of an entry that is a satellite image, according to an exemplary modality.

[0013] A Figura 4C é uma ilustração de uma entrada mapeada, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0013] Figure 4C is an illustration of a mapped entry, according to an exemplary modality.

[0014] A Figura 5A a 5B são ilustrações de entradas mapeadas, de acordo com algumas modalidades exemplificativas.[0014] Figures 5A to 5B are illustrations of mapped entries, according to some exemplary modalities.

[0015] A Figura 6A é uma ilustração de pontos de rendimento localizados em suas células correspondentes de um arranjo de campo, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0015] Figure 6A is an illustration of performance points located in their corresponding cells of a field arrangement, according to an exemplary modality.

[0016] A Figura 6B é uma ilustração de um arranjo de rendimento mapeado, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0016] Figure 6B is an illustration of a mapped income arrangement, according to an exemplary modality.

[0017] A Figura 7 é uma ilustração de um mapa de rendimento, de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0017] Figure 7 is an illustration of a performance chart, according to an exemplary modality.

[0018] A Figura 8 é uma visualização exemplificadora gerada a partir de um mapa de rendimento de acordo com uma modalidade exemplificativa.[0018] Figure 8 is an exemplary visualization generated from a performance map according to an exemplary modality.

[0019] As Figuras retratam várias modalidades para fins de ilustração somente. Um elemento versado na técnica reconhecerá prontamente a partir da discussão a seguir que modalidades alternativas das estruturas e métodos ilustrados no presente documento podem ser empregados sem se afastar dos princípios descritos no presente documento.[0019] The Figures depict various modalities for illustration purposes only. An element skilled in the art will readily recognize from the discussion below that alternative modalities of the structures and methods illustrated in this document can be employed without departing from the principles described in this document.

DESCRIPTION OF THE INVENTION I. INTRODUCTION

[0020] Esse método busca gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola com uso de um modelo de rendimento que levanta indicadores obtidos a partir de sistemas de medição e observação medidos. Um mapa de rendimento é uma representação visual de valores de rendimento para um número de áreas do campo agrícola. No presente documento, um valor de rendimento é uma quantificação de rendimento para uma área do campo, tais como, por exemplo, bushels colhidos por acre, ou dólares por acre. O modelo de rendimento gera um mapa de rendimento a partir de uma estrutura de dados que inclui um número de dados células em que cada célula de dados representa uma área do campo. O modelo de rendimento preenche cada célula de dados com um valor de rendimento com uso de algoritmos de aprendizado por máquina que utiliza os indicadores obtidos a partir dos sistemas de medição e observação. II. AMBIENTE DE SISTEMA[0020] This method seeks to generate a yield map for an agricultural field using a yield model that raises indicators obtained from measured measurement and observation systems. A yield map is a visual representation of yield values for a number of areas in the agricultural field. In this document, a yield value is a quantification of yield for an area of the field, such as, for example, bushels harvested per acre, or dollars per acre. The yield model generates a yield map from a data structure that includes a number of data cells in which each data cell represents an area of the field. The performance model fills each data cell with a performance value using machine learning algorithms that use the indicators obtained from the measurement and observation systems. II. SYSTEM ENVIRONMENT

[0021] A Figura 1 ilustra um ambiente de sistema 100 para gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola. Dentro do ambiente de sistema 100, um sistema de cliente 110 gera um mapa de rendimento com uso de um modelo de rendimento[0021] Figure 1 illustrates a system environment 100 for generating a yield map for an agricultural field. Within system environment 100, a client system 110 generates a performance map using a performance model

112. Um sistema de rede 120 acessa indicadores medidos e indicadores observados a partir de um sistema de medição 130 e um sistema de observação 140 por meio de uma rede 150, respectivamente. Ao gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola, um sistema de cliente 110 pode solicitar indicadores medidos e indicadores observados (“indicadores” em agregado) por meio da rede 150 e o sistema de rede 120 pode fornecer os indicadores em resposta. Os indicadores são dados usados pelo modelo de rendimento 112 para gerar um mapa de rendimento. Em várias modalidades, o ambiente de sistema 100 pode incluir sistemas adicionais ou menos sistemas. Além disso, as capacidades atribuídas a um sistema dentro do ambiente podem ser distribuídas a um ou mais outros sistemas dentro de o ambiente de sistema112. A network system 120 accesses measured and observed indicators from a measurement system 130 and an observation system 140 through a network 150, respectively. When generating a yield map for an agricultural field, a client system 110 can request measured indicators and observed indicators (“indicators” in aggregate) through network 150 and network system 120 can provide the indicators in response. Indicators are data used by yield model 112 to generate a yield map. In various embodiments, system environment 100 may include additional systems or fewer systems. In addition, the capabilities assigned to a system within the environment can be distributed to one or more other systems within the system environment

100.100.

[0022] Um sistema de cliente 110 é qualquer sistema com capacidade de executar o modelo de rendimento 112 para gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola. O sistema de cliente 110 pode ser um dispositivo de computação, tal como, por exemplo, um computador pessoal. O sistema de rede 120 também pode ser um dispositivo de computação, tal como, por exemplo, um conjunto de servidores que pode operar com ou como parte de outro sistema que implanta serviços de rede para facilitar a determinação de valores de rendimento. Em alguns exemplos, o modelo de rendimento 112 pode ser executado no sistema de rede 120 em vez do sistema de cliente 110. O sistema de rede 120 e sistema de cliente 110 compreende qualquer número de componentes de hardware e/ou lógica computacional para fornecer a funcionalidade especificada. Ou seja, os sistemas no presente documento podem ser implantados em hardware, firmware, e/ou software (por exemplo, um servidor de hardware que compreende lógica computacional), outras modalidades podem incluir funcionalidade adicional, podem distribuir funcionalidade entre sistemas, podem atribuir funcionalidade a mais ou menos sistemas, podem ser implantados como um programa independente ou como parte de uma rede de programas, e podem ser carregados em memória executável por processadores.[0022] A client system 110 is any system capable of executing yield model 112 to generate a yield map for an agricultural field. The client system 110 can be a computing device, such as, for example, a personal computer. The network system 120 can also be a computing device, such as, for example, a set of servers that it can operate with or as part of another system that deploys network services to facilitate the determination of throughput values. In some examples, throughput model 112 may run on network system 120 instead of client system 110. Network system 120 and client system 110 comprise any number of hardware components and / or computational logic to provide the specified functionality. That is, the systems in this document can be deployed in hardware, firmware, and / or software (for example, a hardware server that comprises computational logic), other modalities can include additional functionality, can distribute functionality between systems, can assign functionality to more or less systems, they can be deployed as a standalone program or as part of a program network, and they can be loaded into executable memory by processors.

[0023] Em um exemplo, um sistema de cliente 110 é operado por um usuário responsável por gerenciar a produção de cultura em um campo agrícola. O usuário do sistema de cliente 110 entradas uma solicitação para um mapa de rendimento para um campo agrícola no modelo de rendimento 112 e o modelo de rendimento 112 gera um mapa de rendimento para o campo agrícola em resposta. Em geral, o campo agrícola é localizado em uma localização de campo e o campo agrícola tem um formato de campo e um tamanho de campo. O campo agrícola pode incluir qualquer número de subáreas que, em agregado, aproximam o tamanho de campo e formato de campo. Em muitos casos, o campo agrícola é gerenciado pelo usuário do sistema de cliente 110, mas poderia ser gerenciado por qualquer outra pessoa. Em alguns casos, o sistema de cliente 110 pode ser localizado dentro do campo agrícola ou aproximadamente adjacente do mesmo. Por exemplo, o sistema de cliente 110 pode residir em uma máquina de cultivo que opera no campo agrícola ou próximo do mesmo para o qual um mapa de rendimento está sendo gerado.[0023] In one example, a client system 110 is operated by a user responsible for managing crop production in an agricultural field. The customer system user 110 enters a request for a yield map for an agricultural field in yield model 112 and yield model 112 generates a yield map for the agricultural field in response. In general, the agricultural field is located in a field location and the agricultural field has a field shape and a field size. The agricultural field can include any number of subareas that, in aggregate, approximate the field size and field format. In many cases, the agricultural field is managed by the user of client system 110, but could be managed by anyone else. In some cases, client system 110 may be located within or approximately adjacent to the agricultural field. For example, customer system 110 may reside on a cultivation machine operating in or near the agricultural field for which a yield map is being generated.

[0024] Um sistema de cliente 110 é conectado a um sistema de rede 120 por meio de uma rede 150. O sistema de rede 120 facilita o modelo de rendimento 112 que determina precisamente valores de rendimento para um mapa de rendimento. Em vários exemplos, o sistema de rede 120 pode acessar indicadores medidos a partir de um sistema de medição 130 e/ou acessar indicadores observados de um sistema de observação 140 (“indicadores” em agregado). O sistema de rede 120 pode fornecer os indicadores ao sistema de cliente 110 de modo que o modelo de rendimento 112 possa gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola. Em alguns exemplos, o sistema de rede 120 (ou o sistema de cliente 110) pode armazenar qualquer um dos indicadores em um armazenamento de dados. Indicadores armazenados podem ser acessados pelo modelo de rendimento 112 para determinar valores de rendimento para um mapa de rendimento. Adicionalmente, mapas de rendimento gerados podem ser armazenados em um armazenamento de dados. Em alguns exemplos, o modelo de rendimento 112 é executado em um sistema de rede 120 e um sistema de cliente 110 acessa o modelo de rendimento por meio da rede 150.[0024] A client system 110 is connected to a network system 120 through a network 150. The network system 120 facilitates the performance model 112 which precisely determines performance values for a performance map. In several instances, the grid system 120 can access measured indicators from a measurement system 130 and / or access observed indicators from an observation system 140 ("indicators" in aggregate). Grid system 120 can provide indicators to client system 110 so that yield model 112 can generate a yield map for an agricultural field. In some instances, network system 120 (or client system 110) can store any of the indicators in a data store. Stored indicators can be accessed by the yield model 112 to determine yield values for a yield map. In addition, generated yield maps can be stored in a data store. In some examples, throughput model 112 runs on a network system 120 and a client system 110 accesses throughput model through network 150.

[0025] Um sistema de medição 130 é qualquer sistema ou dispositivo que pode obter e fornecer indicadores medidos ao sistema de rede 120 e sistema de cliente 110 por meio da rede 150. Indicadores medidos são uma medição e/ou quantificação de produção de campo agrícola (por exemplo, rendimento de cultura). Em alguns exemplos, um sistema de medição é um sistema ou dispositivo com capacidade de determinar indicadores de medição em tempo real.[0025] A measurement system 130 is any system or device that can obtain and provide measured indicators to network system 120 and client system 110 via network 150. Measured indicators are a measurement and / or quantification of agricultural field production (for example, crop yield). In some instances, a measurement system is a system or device with the ability to determine measurement indicators in real time.

[0026] Um indicador medido exemplificador é rendimento de cultura. O rendimento de cultura pode ser indicado de várias maneiras, de valores de produção agregados (por exemplo, bushels/acre através de um campo), a variações espaciais (diferenças de campo relativas entre duas zonas). Dentro do ambiente de sistema 100, rendimento de cultura pode ser determinado por um sistema de medição 130 visto que o mesmo se desloca através de um campo agrícola que colhe culturas. Um sistema de medição 130 determina o rendimento de cultura para inúmeras localizações em um campo agrícola. Além disso, o sistema de medição 130 associa um indicador medido com a posição na qual a mesma foi determinada. Um sistema de medição 130 também pode determinar (por exemplo, derivar, interpolar, etc.) outros indicadores a partir de indicadores medidos, tais como, por exemplo, estatísticas de agregado, variações espaciais, etc.[0026] An exemplary measured indicator is crop yield. Crop yield can be indicated in a variety of ways, from aggregate production values (eg bushels / acre across a field), to spatial variations (relative field differences between two zones). Within the system environment 100, crop yield can be determined by a measurement system 130 as it travels through an agricultural field harvesting crops. A measurement system 130 determines the crop yield for numerous locations in an agricultural field. In addition, measuring system 130 associates a measured indicator with the position in which it was determined. A measurement system 130 can also determine (eg, derive, interpolate, etc.) other indicators from measured indicators, such as, for example, aggregate statistics, spatial variations, etc.

[0027] Em um exemplo, um sistema de medição 130 é um conjunto de sensores em uma colheitadeira que mede o peso de grão que é coletado (por exemplo, em uma taxa de quilogramas por segundo). O sistema de medição 130, combina a taxa medida com outras informações (largura de faixa, tipo de cultura, umidade de grão, e velocidade) e determina uma estimativa de largura de ponto de produção de rendimento como uma função de área (por exemplo bushels por acre). O sistema de medição 130 determina os rendimentos em um intervalo particular (por exemplo, a cada segundo) e, assim, pode determinar rendimentos como um conjunto de medições distintas através de um campo.[0027] In one example, a measuring system 130 is a set of sensors on a combine that measures the weight of grain that is collected (for example, at a rate of kilograms per second). The measurement system 130, combines the measured rate with other information (bandwidth, crop type, grain moisture, and speed) and determines an estimate of yield point width as a function of area (eg bushels per acre). The measurement system 130 determines yields at a particular interval (for example, every second) and thus can determine yields as a set of distinct measurements across a field.

[0028] Em alguns casos, indicadores medidos podem ser errôneos. Ou seja, um sistema de medição 130 pode medir e/ou quantificar imprecisamente a produção de campo agrícola (isto é, rendimento). Por exemplo, em um caso em que o sistema de medição 130 é uma colheitadeira, sensores de fluxo de grão responsáveis por medir o fluxo de grão na colheitadeira usada para determinar rendimento de campo estão gerando quantificações imprecisas de rendimento. Em particular, os sensores de fluxo de grão estão produzindo indicadores medidos errôneos no começo e no final de passagens de colheita no campo agrícola e, subsequentemente, qualquer mapa de rendimento gerado pelo modelo de rendimento incluiria valores de rendimento imprecisos.[0028] In some cases, measured indicators may be erroneous. That is, a measurement system 130 can inaccurately measure and / or quantify agricultural field production (i.e., yield). For example, in a case where measuring system 130 is a combine, grain flow sensors responsible for measuring grain flow in the combine used to determine field yield are generating inaccurate yield quantifications. In particular, grain flow sensors are producing erroneous measured indicators at the beginning and end of harvest passages in the agricultural field, and subsequently any yield map generated by the yield model would include inaccurate yield values.

[0029] Consequentemente, um sistema de medição 130 (ou sistema de rede 120, ou modelo de rendimento 112) pode filtrar (isto é, remover) os indicadores medidos errôneos antes do uso dos indicadores para gerar um mapa de rendimento. Vários critérios podem ser usados para filtrar indicadores de medição errôneos.[0029] Consequently, a measurement system 130 (or network system 120, or yield model 112) can filter (ie, remove) the erroneous measured indicators before using the indicators to generate a yield map. Various criteria can be used to filter out erroneous measurement indicators.

[0030] Em um exemplo, indicadores medidos pelo sistema de medição 130 durante tempos específicos podem ser filtrados. Por exemplo, indicadores medidos obtidos durante um período de tempo depois que um sistema de medição começa a medir rendimento podem ser filtrados (isto é, iniciar atraso de passagem). De modo similar, indicadores medidos obtidos durante um período de tempo antes de o sistema de medição parar a medição de rendimento podem ser filtrados (isto é, finalizar atraso de passagem). Os períodos de tempo podem ser predeterminados (por exemplo, 12s),[0030] In one example, indicators measured by the measurement system 130 during specific times can be filtered. For example, measured indicators obtained over a period of time after a measurement system begins to measure throughput can be filtered (that is, initiate passage delay). Similarly, measured indicators obtained over a period of time before the measurement system stops the yield measurement can be filtered (ie, to end passage delay). Time periods can be predetermined (for example, 12s),

selecionados por um operador do sistema de cliente (por exemplo, como uma entrada), etc.selected by a customer system operator (for example, as an entry), etc.

[0031] Em um exemplo, indicadores medidos que excedem o limite biológico para rendimento podem ser filtrados. Ou seja, para um dado tipo de solo e/ou zona climática, uma determinada cultura pode ter um limite biológico ao seu rendimento. Por exemplo, no Oeste do Canadá, o limite biológico para cevada forrageira é, aproximadamente, 196 bushels/acre. Sendo assim, indicadores medidos que excedem aqueles valores podem ser filtrados. Aqui, os limites biológicos podem ser acessados do sistema de rede 120 por meio da rede 150 ou podem ser armazenados de forma localizada no sistema de medição 130.[0031] In one example, measured indicators that exceed the biological limit for yield can be filtered. That is, for a given type of soil and / or climatic zone, a given crop may have a biological limit on its yield. For example, in Western Canada, the biological limit for forage barley is approximately 196 bushels / acre. Therefore, measured indicators that exceed those values can be filtered. Here, the biological limits can be accessed from the network system 120 through the network 150 or can be stored locally in the measurement system 130.

[0032] Em um exemplo, indicadores medidos que excedem limiares de diferença localizados podem ser filtrados. Ou seja, alguma variação de rendimento através de um campo é comum; variação abrupta é menos comum a menos que uma influência externa (por exemplo, inundação, desvio de produto químico, ou danos à vida selvagem) é apresentada. Desse modo, se um único indicador medido estiver fora de uma quantidade limítrofe a partir da distribuição de seus indicadores medidos vizinhos locais, o ponto de divergência pode ser filtrado. Os limiares podem ser predeterminados (por exemplo, 25% de variação), selecionados por um operador do sistema de cliente (por exemplo, como uma entrada), etc.[0032] In one example, measured indicators that exceed localized difference thresholds can be filtered out. That is, some variation in yield across a field is common; abrupt variation is less common unless external influence (for example, flood, diversion of chemical, or damage to wildlife) is presented. In this way, if a single measured indicator is out of a boundary quantity from the distribution of its local neighbors measured indicators, the divergence point can be filtered out. Thresholds can be predetermined (for example, 25% variation), selected by a customer system operator (for example, as an entry), etc.

[0033] Em vários ambientes, indicadores medidos obtidos por um sistema de medição 130 podem incluir, por exemplo, até cinquenta por cento de indicadores medidos errôneos. Sendo assim, filtrar apropriadamente os indicadores medidos é importante para gerar precisamente um mapa de rendimento com uso de um modelo de rendimento.[0033] In various environments, measured indicators obtained by a measurement system 130 may include, for example, up to fifty percent of erroneous measured indicators. Therefore, properly filtering the measured indicators is important to precisely generate a yield map using a yield model.

[0034] Um sistema de observação 140 é qualquer sistema ou dispositivo que pode fornecer indicadores observados ao sistema de rede e sistema de cliente. Indicadores observados são qualquer tipo de conjuntos de dados agrícolas espaciais ou observações que descrevem características observadas do campo agrícola. Por exemplo, indicadores observados podem ser indicadores de conjuntos de imagens, indicadores de condições climáticas, ou indicadores de solo. Em alguns exemplos, um sistema de observação 140 é um sistema que observa algum aspecto do campo e armazena a observação para quantificação posterior. Por exemplo, um sistema de observação 140 pode ser um satélite de observação que captura imagens de um campo agrícola à medida que o satélite passa pelo campo. O sistema de medição pode ser muitos outros sistemas. Por exemplo, a imagem pode ser capturada por um drone ou uma aeronave em vez de um satélite.[0034] An observation system 140 is any system or device that can provide observed indicators to the network system and client system. Observed indicators are any type of spatial agricultural data sets or observations that describe observed characteristics of the agricultural field. For example, observed indicators can be indicators of sets of images, indicators of climatic conditions, or indicators of soil. In some examples, an observation system 140 is a system that observes some aspect of the field and stores the observation for later quantification. For example, an observation system 140 may be an observation satellite that captures images of an agricultural field as the satellite passes through the field. The measurement system can be many other systems. For example, the image can be captured by a drone or an aircraft instead of a satellite.

[0035] Indicadores de conjuntos de imagens são obtidos como múltiplas bandas ou banda única e conjunto de imagens, tais como, por exemplo, imagens, mapas espectrais, etc. Indicadores de conjuntos de imagens podem ser obtidos a partir de sistemas de observação, tais como, por exemplo, satélites, drones, e aeroplanos. Indicadores de conjuntos de imagens podem desempenhar uma forte função em monitoramento de cultura e previsão. Adicionalmente, índices de vegetação podem ser determinados a partir de indicadores de conjuntos de imagens. Esses indicadores se correlacionam fortemente com biomassa em determinados tipos de cultura e, assim, pode ser um forte indicador de rendimento de cultura. Além disso, os indicadores também pode se correlacionar a teor de nitrogênio e outros parâmetros físicos (por exemplo, concentrações de pigmento).[0035] Image set indicators are obtained as multiple bands or single band and set of images, such as, for example, images, spectral maps, etc. Image set indicators can be obtained from observation systems, such as, for example, satellites, drones, and airplanes. Image set indicators can play a strong role in crop monitoring and forecasting. In addition, vegetation indices can be determined from image set indicators. These indicators correlate strongly with biomass in certain types of culture and, thus, can be a strong indicator of crop yield. In addition, the indicators can also correlate with nitrogen content and other physical parameters (for example, pigment concentrations).

[0036] Indicadores de condições climáticas são obtidos como variáveis pertinentes de clima, tais como, por exemplo, temperatura min/máx, umidade relativa, precipitação, velocidade/direção do vento, etc. Indicadores de condições climáticas podem ser baseados em evento (por exemplo, a temperatura máxima para o dia) ou agregado (por exemplo, a pluviosidade acumulada no mês de junho ou durante um estágio particular em o ciclo de vida de uma cultura). Indicadores de condições climáticas podem ser obtidos a partir de sistemas de observação, tais como, por exemplo, estações de medição de condições climáticas, bancos de dados de condições climáticas de histórico, etc. Indicadores de condições climáticas podem ser um forte indicador de rendimento de cultura.[0036] Indicators of climatic conditions are obtained as pertinent climate variables, such as, for example, min / max temperature, relative humidity, precipitation, wind speed / direction, etc. Indicators of climatic conditions can be based on event (for example, the maximum temperature for the day) or aggregate (for example, the accumulated rainfall in the month of June or during a particular stage in the life cycle of a crop). Indicators of climatic conditions can be obtained from observation systems, such as, for example, stations measuring climatic conditions, databases of climatic conditions of history, etc. Indicators of climatic conditions can be a strong indicator of crop yield.

[0037] Indicadores de solo são obtidos como características estáticas ou dinâmicas de solo e podem incluir, por exemplo, textura de solo, capacidade de retenção de água, topografia, e zona climática. Indicadores de solo também podem ter propriedades dinâmicas tais como, por exemplo, medição pré-estação e durante estação de macronutrientes (por exemplo, nitrogênio), micronutrientes (por exemplo, boro), e outras propriedades (por exemplo, pH, condutividade elétrica, etc.). Indicadores de solo podem ser obtidos a partir de sistemas de observação tais como, por exemplo, um sistema de amostragem e teste de solo. Indicadores de solo podem ser um forte indicador de rendimento.[0037] Soil indicators are obtained as static or dynamic soil characteristics and can include, for example, soil texture, water holding capacity, topography, and climate zone. Soil indicators can also have dynamic properties such as, for example, pre-season and during season measurement of macronutrients (eg nitrogen), micronutrients (eg boron), and other properties (eg pH, electrical conductivity, etc.). Soil indicators can be obtained from observation systems such as, for example, a soil sampling and testing system. Soil indicators can be a strong indicator of yield.

[0038] Evidentemente, outros indicadores observados são possíveis. Qualquer variável que pode ser designada espacialmente pode ser considerada como um indicador observado. Outros indicadores observados podem incluir, por exemplo, tipos de equipamento, parâmetros de irrigação, variedades de cultura, genética, população de semeadura por acre, espaçamento de fileira, disponibilidade de nitrogênio, taxas de maturidade, aplicação de fertilizante/inseticida e datas de semeadura e aplicação. III. GERAÇÃO DE UM MAPA DE RENDIMENTO[0038] Of course, other observed indicators are possible. Any variable that can be designated spatially can be considered as an observed indicator. Other indicators observed may include, for example, types of equipment, irrigation parameters, crop varieties, genetics, sowing per acre population, row spacing, nitrogen availability, maturity rates, fertilizer / insecticide application and sowing dates and application. III. GENERATION OF A YIELD MAP

[0039] Um sistema de cliente 110 usa um modelo de previsão de rendimento 112 para gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola. O modelo de rendimento 112 recebe uma localização (ou algum outro identificador) do campo agrícola como entrada e fornece um mapa de rendimento como saída. Ao gerar um mapa de rendimento, o modelo de rendimento 112 pode solicitar, e receber indicadores do sistema de rede 120 para facilitar a geração do mapa de rendimento. O sistema de rede 120 pode acessar indicadores medidos de um sistema de medição 130 e indicadores observados de um sistema de observação 140, respectivamente, para gerar um mapa de rendimento para o campo agrícola.[0039] A client system 110 uses a yield forecasting model 112 to generate a yield map for an agricultural field. Yield model 112 receives a location (or some other identifier) of the agricultural field as an input and provides a yield map as an output. When generating a performance map, the performance model 112 can request, and receive indicators from the network system 120 to facilitate the generation of the performance map. The network system 120 can access measured indicators from a measurement system 130 and observed indicators from an observation system 140, respectively, to generate a yield map for the agricultural field.

[0040] A Figura 2 ilustra um fluxograma de um método 200 para gerar um mapa de rendimento. O método 200 pode ser executado por um modelo de rendimento 112 em execução no sistema de cliente 110. Em várias modalidades, o método 200 pode incluir etapas adicionais ou menos etapas e as etapas podem ocorrer em qualquer ordem.[0040] Figure 2 illustrates a flow chart of a method 200 for generating a yield map. Method 200 can be performed by a performance model 112 running on client system 110. In several embodiments, method 200 can include additional steps or fewer steps and steps can occur in any order.

[0041] Para começar, um modelo de rendimento 112 recebe 210 uma solicitação para gerar um mapa de rendimento para um campo agrícola. Nesse exemplo, um operador do sistema de cliente 110 entradas uma localização do campo agrícola (por exemplo, coordenadas) no modelo de rendimento 112 e inicializa a solicitação. O modelo de rendimento 112 acessa um mapa (ou alguma outra representação espacial) do campo agrícola com uso das coordenadas. Aqui, o operador gerencia o campo agrícola e é uma pessoa responsável pela produção de cultura no campo agrícola.[0041] To start, a 112 yield model receives 210 a request to generate a yield map for an agricultural field. In this example, a customer system operator 110 enters an agricultural field location (for example, coordinates) in yield model 112 and initializes the request. The yield model 112 accesses a map (or some other spatial representation) of the agricultural field using the coordinates. Here, the operator manages the agricultural field and is a person responsible for the production of culture in the agricultural field.

[0042] O modelo de produção de rendimento 112 recebe 220 indicadores de medição de um sistema de medição 130 que opera no campo. Nesse exemplo, o sistema de medição 130 é uma colheitadeira e os indicadores de medição são quantificações de um rendimento de cultura à medida que a colheitadeira se desloca através do campo.[0042] The yield production model 112 receives 220 measurement indicators from a measurement system 130 operating in the field. In this example, measurement system 130 is a combine and measurement indicators are quantifications of crop yield as the combine moves across the field.

[0043] O modelo de rendimento 112 recebe 230 indicadores observados de um sistema de observação 140 que foram anteriormente observados no campo. Nesse exemplo, o sistema de observação 140 é um satélite e o indicador observado é uma imagem de satélite do campo. Adicionalmente, o modelo de rendimento 112 recebe indicadores observados que são um conjunto de dados que indica os valores de nitrogênio no solo em pré-estação obtidos a partir de um sistema de observação 140 que é uma máquina de fertilização de solo. Em algumas configurações um indicador observado pode ser um indicador observado simultaneamente a um indicador medido. Por exemplo, uma colheitadeira pode capturar imagens do campo à medida que a mesma colhe plantas.[0043] The performance model 112 receives 230 observed indicators from an observation system 140 that were previously observed in the field. In this example, observation system 140 is a satellite and the observed indicator is a satellite image of the field. In addition, the yield model 112 receives observed indicators that are a set of data that indicates the values of nitrogen in the soil in pre-season obtained from an observation system 140 that is a soil fertilization machine. In some configurations an observed indicator can be an observed indicator simultaneously with a measured indicator. For example, a harvester can capture images of the field as it harvests plants.

[0044] O modelo de rendimento 112 gera 240 um mapa de rendimento que usa os indicadores. Nesse exemplo, o mapa de rendimento é um rastreador de campo que indica um rendimento determinado e/ou um rendimento medido para áreas no campo com base na imagem de satélite, o conjunto de dados de nitrogênio, e os valores de rendimento medidos. O mapa de rendimento é configurado para exibição como um mapa de calor no sistema de cliente 110 de modo que o operador possa visualizar facilmente diferentes áreas e regiões de rendimento determinado.[0044] The performance model 112 generates 240 a performance map that uses the indicators. In this example, the yield map is a field tracker that indicates a determined yield and / or a measured yield for areas in the field based on the satellite image, the nitrogen data set, and the measured yield values. The performance map is configured to display as a heat map on the client system 110 so that the operator can easily view different areas and regions of determined performance.

[0045] O modelo de rendimento 112 transmite 250 o mapa de rendimento ao sistema de cliente 110. O operador do sistema de cliente pode ler o mapa de rendimento e toma ação no campo agrícola para intensificar o rendimento. Por exemplo, o operador pode mudar como a colheitadeira se deslocar através do campo para aumentar valores de rendimento. Em alguns exemplos, o mapa de rendimento é transmitido ao sistema de medição 130 à medida que o mesmo se desloca através desse campo. IV. APLICAR UM MODELO DE CAMPO[0045] The yield model 112 transmits 250 the yield map to the client system 110. The client system operator can read the yield map and take action in the agricultural field to intensify the yield. For example, the operator can change how the combine moves through the field to increase yield values. In some examples, the yield map is transmitted to the measurement system 130 as it travels through that field. IV. APPLY A FIELD MODEL

[0046] A Figura 3 ilustra um fluxograma de um método 300 que o modelo de rendimento 112 executa para gerar um mapa de rendimento com uso de indicadores observados e indicadores medidos. O método 300 pode ser executado por um modelo de rendimento 112 em execução em um sistema de cliente 110. O método 300 será descrito em referência às Figuras 4 a 8. Em várias modalidades, o método 300 pode incluir etapas adicionais ou menos etapas e as etapas podem ocorrer em qualquer ordem.[0046] Figure 3 illustrates a flow chart of a method 300 that the performance model 112 performs to generate a performance map with the use of observed and measured indicators. Method 300 can be performed by a performance model 112 running on a client system 110. Method 300 will be described with reference to Figures 4 to 8. In various embodiments, method 300 can include additional steps or fewer steps and steps can occur in any order.

[0047] Para começar, modelo de rendimento 112 gera 310 um arranjo que representa o campo agrícola (“arranjo de campo”). Ou seja, o modelo de rendimento 112 gera uma estrutura de dados que representa uma disposição espacial do campo agrícola. Em um exemplo o arranjo de campo pode ser representado como: = , ,…, (1) em que G é o arranjo de campo e gi é uma célula no arranjo de campo G. Cada célula gi no arranjo de campo G representa uma área do mundo real no campo agrícola de modo que o arranjo de campo G, em agregado, represente o campo agrícola inteiro. Por exemplo, o modelo de rendimento 112 pode dividir um mapa de um campo agrícola (isto é, arranjo de campo G) em áreas de mapa menores (isto é, células g). Em vários exemplos, a configuração de um arranjo de campo G (por exemplo, tamanho de arranjo, tamanho de célula, formato de célula, etc.) pode ser predeterminada (por exemplo, cada célula é um quadrado de 1 m2), definido por um operador do sistema de cliente 110 (por exemplo, como uma entrada), ou qualquer outro método de definição do arranjo de campo G ou células g em um arranjo de campo G.[0047] To start, yield model 112 generates 310 an arrangement that represents the agricultural field ("field arrangement"). That is, yield model 112 generates a data structure that represents a spatial arrangement of the agricultural field. In one example the field arrangement can be represented as: =,,…, (1) where G is the field arrangement and gi is a cell in the G field arrangement. Each gi cell in the G field arrangement represents an area of the real world in the agricultural field so that the field arrangement G, in aggregate, represents the entire agricultural field. For example, yield model 112 can divide a map of an agricultural field (i.e., G field arrangement) into smaller map areas (i.e., g cells). In several examples, the configuration of a G field array (for example, array size, cell size, cell format, etc.) can be predetermined (for example, each cell is a 1 m2 square), defined by a client system operator 110 (for example, as an input), or any other method of defining the G field arrangement or g cells in a G field arrangement.

[0048] Modelo de estimativa de rendimento 112 gera 312 um arranjo a partir de qualquer número de indicadores observados (“arranjo de entrada”). Ou seja, o modelo de rendimento 112 gera 312 uma estrutura de dados que representa a disposição espacial de indicadores observados que descrevem o campo agrícola. O arranjo de entrada pode ser representado como: = , ,…, (2) em que X é o arranjo de entrada e xi é um valor, ou valores, de um indicador observado (“entrada”). Por exemplo, uma entrada xi pode ser uma imagem de satélite tirada de um campo antes da floração, a pluviosidade acumulada para a quantidade de junho, ou pode ser qualquer outra entrada que pode ser espacialmente resolvida. More geralmente, cada entrada xi no arranjo de entrada X corresponde a um indicador observado entrada no modelo de rendimento 122.[0048] Yield estimate model 112 generates 312 an arrangement from any number of observed indicators ("input arrangement"). In other words, yield model 112 generates 312 a data structure that represents the spatial arrangement of observed indicators that describe the agricultural field. The entry arrangement can be represented as: =,, ..., (2) where X is the entry arrangement and xi is a value, or values, of an observed indicator ("entry"). For example, an entry xi can be a satellite image taken from a field before flowering, the cumulative rainfall for the June amount, or it can be any other entry that can be spatially resolved. More generally, each input xi in the input arrangement X corresponds to an observed indicator input in the yield model 122.

[0049] O modelo de rendimento 112 interpola espacialmente cada uma das entradas xi em um arranjo de entrada X através do arranjo de campo G que representa o campo agrícola. Ou seja, para cada célula gi no arranjo de campo G, isto é, gi ∈ G, modelo de rendimento 112 mapeia essa célula gi a uma entrada xi do arranjo de entrada X. Portanto, cada entrada x do arranjo de entrada X é espacialmente resolvida de acordo com as células g do arranjo de campo G.[0049] Yield model 112 spatially interpolates each of the inputs xi in an input arrangement X through the field arrangement G that represents the agricultural field. That is, for each cell gi in the field arrangement G, that is, gi ∈ G, yield model 112 maps that cell gi to an input xi of the input arrangement X. Therefore, each input x of the input arrangement X is spatially resolved according to the G cells of the G field array.

[0050] O método para mapear uma célula gi a uma entrada xi em um arranjo de entrada X depende do tipo de informações codificadas na entrada xi. Por exemplo, se a entrada xi for um conjunto de pontos (por exemplo, núcleos de solo), o modelo de rendimento 112 pode aplicar um método de interpolação kriging para mapear as células de grade g à entrada xi. Outros métodos de interpolação similares podem ser apropriados. Em outro exemplo, se a entrada xi for um arranjo de valores (por exemplo, pixels em uma imagem de satélite), o modelo de rendimento 112 pode aplicar um conjunto de operadores morfológicos (por exemplo, arqueamento, subamostragem, superamostragem, etc.) para alinhar o arranjo da entrada xi às células g do arranjo de campo G.[0050] The method for mapping a gi cell to an input xi in an input X arrangement depends on the type of information encoded in input xi. For example, if input xi is a set of points (for example, soil cores), yield model 112 can apply a kriging interpolation method to map grid cells g to input xi. Other similar interpolation methods may be appropriate. In another example, if input xi is an array of values (for example, pixels in a satellite image), yield model 112 can apply a set of morphological operators (for example, arching, subsampling, oversampling, etc.) to align the arrangement of input xi to the g cells of the G field arrangement.

[0051] Uma entrada xi mapeada às células g de um arranjo de campo G é uma entrada mapeada xi,m, e um arranjo de entrada X cujas entradas xi são todas as entradas mapeadas xm é um arranjo de entrada mapeada Xm. Em alguns casos, dependendo do método de interpolação, entradas mapeadas xm podem incluir valores em falta (“valores nulos”). Ou seja, ao mapear uma célula gi a uma entrada xi o modelo de rendimento 112 não retornou um valor interpolado para essa célula gi. Valores nulos em arranjos de entrada mapeada Xm permite a utilização de indicadores de observação com valores em falta ou incompletos. Por exemplo, uma entrada xi que é uma imagem de satélite que inclui nuvens, o que obstrui uma parte do campo agrícola, pode ter valores nulos quando mapeados ao arranjo de campo G.[0051] An input xi mapped to the cells g of a field array G is an input mapped xi, m, and an input arrangement X whose inputs xi are all the mapped inputs xm is a mapped input arrangement Xm. In some cases, depending on the interpolation method, xm-mapped entries may include missing values (“null values”). That is, when mapping a cell gi to an input xi the yield model 112 did not return an interpolated value for that cell gi. Null values in Xm mapped input arrangements allow the use of observation indicators with missing or incomplete values. For example, an input xi that is a satellite image that includes clouds, which obstructs part of the agricultural field, may have null values when mapped to the G field arrangement.

[0052] As Figuras 4A a 4C ilustram o processo de modelo de rendimento 112 que mapeia células g de um arranjo de campo G a uma entrada xi em um arranjo de entrada X. A Figura 4A ilustra um arranjo de campo G 410 que inclui um número de células g 420. Cada célula gi 420 é ilustrada como um quadrado pequeno e o arranjo de campo G 410 é a combinação de todos os quadrados pequenos. As células g 420 do arranjo de campo G 410, em agregado, aproximam o tamanho e formato do campo agrícola para o qual o modelo de rendimento 112 está gerando um mapa de rendimento. A Figura 4B ilustra uma entrada xi 430 do arranjo de entrada X. Aqui, a entrada xi 430 é uma imagem de satélite 432 do campo agrícola que inclui um número de plantas 434. A delimitação do campo agrícola é ilustrada como uma linha negra e as plantas 434 são ilustradas como círculos padronizados. A Figura 4C ilustra uma entrada mapeada xi,m 440 de um arranjo de entrada mapeada Xm. Aqui, as células g 420 do arranjo de campo G 410 na Figura 4A foram mapeadas à entrada xi 430 da Figura 4B. A entrada mapeada xi,m 440 é ilustrada como a imagem de satélite 432 sobreposta com as células 420 do arranjo de campo G 410. Em Figuras subsequentes (por exemplo, as Figuras 5A a 7), por clareza, todas as células ilustradas correspondem às quatro células mais centralizadas 422 do arranjo de campo G 410 mostradas na Figura 4A. As quatro células mais centralizadas 422 são destacadas por uma linha pontilhada.[0052] Figures 4A to 4C illustrate the yield model 112 process that maps g cells from a G array to an xi entry in an X array arrangement. Figure 4A illustrates a G 410 field array that includes a number of g 420 cells. Each g 420 cell is illustrated as a small square and the G 410 field arrangement is the combination of all small squares. The g 420 cells of the G 410 field arrangement, in aggregate, approximate the size and shape of the agricultural field for which the yield model 112 is generating a yield map. Figure 4B illustrates an entry xi 430 of the entry arrangement X. Here, entry xi 430 is a satellite image 432 of the agricultural field that includes a number of plants 434. The boundary of the agricultural field is illustrated as a black line and the 434 plants are illustrated as standardized circles. Figure 4C illustrates a mapped input xi, m 440 of a mapped input arrangement Xm. Here, the g 420 cells of the G 410 field array in Figure 4A were mapped to entry xi 430 of Figure 4B. The mapped entry xi, m 440 is illustrated as the satellite image 432 superimposed with cells 420 of the G 410 field array. In subsequent Figures (for example, Figures 5A to 7), for clarity, all the illustrated cells correspond to four more centralized cells 422 of the G 410 field array shown in Figure 4A. The four most centralized cells 422 are highlighted by a dotted line.

[0053] As Figuras 5A e 5B ilustram outros exemplos de entradas mapeadas xm a partir de um arranjo mapeado Xm. A Figura 5A ilustra uma entrada mapeada xi,m 540A que indica o valor de índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) 542 de cada célula 420. Ou seja, cada célula 420 representa o valor de NDVI 542 para uma área do campo agrícola. Aqui, a área é a área do mundo real associado com a célula correspondente g 420 no arranjo de campo G 410. Nesse exemplo, a entrada xi 430 foi uma imagem de satélite (por exemplo, imagem de satélite 432). O modelo de rendimento 112 calcula o valor de NDVI 542 de cada pixel (ou grupos de pixels) na imagem de satélite 432. O modelo de rendimento 112 então mapeia os valores de NDVI 542 às células 420 do arranjo de campo G 410 para gerar uma entrada mapeada xi,m 540A dos valores de NDVI 542. De forma notável, os valores de NDVI de grupos de pixels são combinados em uma célula única 420. A Figura 5B ilustra uma entrada mapeada xi,m 540B que indica os valores de nitrogênio pré-estação 544 (em lb/ac) para cada célula 420. Ou seja, cada célula 420 representa os valores de nitrogênio pré-estação 544 para o solo em uma área do campo agrícola. Nesse exemplo, a entrada xi 430 foi um arranjo de níveis de nitrogênio no solo observados no campo agrícola antes da estação agrícola atual. Cada nível de nitrogênio no arranjo corresponde a uma localização particular (ou área) no campo agrícola. O modelo de rendimento 112 mapeia os níveis de nitrogênio às células 420 do arranjo de campo G 410 para gerar uma entrada mapeada xi,m 440 de valores de nitrogênio pré-estação[0053] Figures 5A and 5B illustrate other examples of entries mapped xm from a mapped arrangement Xm. Figure 5A illustrates a mapped entry xi, m 540A that indicates the normalized difference vegetation index (NDVI) value 542 of each 420 cell. That is, each cell 420 represents the NDVI 542 value for an area of the agricultural field. Here, the area is the real-world area associated with the corresponding cell g 420 in the G 410 field array. In this example, input xi 430 was a satellite image (for example, satellite image 432). Yield model 112 calculates the NDVI 542 value for each pixel (or groups of pixels) in satellite image 432. Yield model 112 then maps the NDVI 542 values to cells 420 of the G 410 field array to generate a mapped entry xi, m 540A of NDVI 542 values. Notably, the NDVI values of pixel groups are combined into a single cell 420. Figure 5B illustrates a mapped entry xi, m 540B that indicates the pre-nitrogen values -station 544 (in lb / ac) for each cell 420. That is, each cell 420 represents the pre-season nitrogen values 544 for the soil in an area of the agricultural field. In this example, entry xi 430 was an arrangement of soil nitrogen levels observed in the agricultural field prior to the current agricultural season. Each nitrogen level in the array corresponds to a particular location (or area) in the agricultural field. Yield model 112 maps nitrogen levels to cells 420 of the G 410 field array to generate a mapped input xi, m 440 of pre-season nitrogen values

544. Embora os exemplos na Figura 5A e 5B sejam valores de NDVI e nitrogênio pré- estação, qualquer outro indicador observado pode ser usado.544. Although the examples in Figure 5A and 5B are pre-season NDVI and nitrogen values, any other observed indicator can be used.

[0054] O modelo de rendimento 112 gera 314 um arranjo de indicadores medidos (“arranjo de rendimento”). Ou seja, o modelo de rendimento 112 gera uma estrutura de dados que representa a disposição espacial de indicadores medidos no campo agrícola. Em geral, os indicadores medidos são indicadores medidos de alta confiança devido ao fato de que os mesmos foram filtrados conforme descrito anteriormente. No entanto, o modelo de rendimento 112 pode receber indicadores medidos não filtrados e filtrar os indicadores antes de gerar um arranjo de rendimento. O arranjo de rendimento pode ser representado como: = , ,…, (3) em que Y é o arranjo de rendimento e yi é um valor, ou valores, de um indicador medido (“pontos de rendimento”). Cada ponto de rendimento yi é associado com a localização no campo ao qual o mesmo foi medido. Aqui, os pontos de rendimento y são uma quantificação de rendimento de cultura medidos por uma colheitadeira em uma localização no campo agrícola.[0054] The yield model 112 generates 314 an array of measured indicators (“yield arrangement”). In other words, yield model 112 generates a data structure that represents the spatial arrangement of indicators measured in the agricultural field. In general, measured indicators are measured indicators of high confidence due to the fact that they were filtered as described previously. However, the yield model 112 can receive unfiltered measured indicators and filter the indicators before generating a yield arrangement. The yield arrangement can be represented as: =,, ..., (3) where Y is the yield arrangement and yi is a value, or values, of a measured indicator ("yield points"). Each yield point yi is associated with the location in the field to which it was measured. Here, yield points y are a quantification of crop yield measured by a combine at a location in the agricultural field.

[0055] O modelo de rendimento 112 mapeia os pontos de rendimento y no arranjo de rendimento Y às células g do arranjo de campo G para gerar um arranjo de rendimento mapeado Ym. Ou seja, para cada célula gi no arranjo de campo G, isto é, gi ∈ G, o modelo de rendimento 112 mapeia essa célula gi aos pontos de rendimento y do arranjo de rendimento Y. Dessa maneira, cada célula em um arranjo de rendimento mapeado Ym pode indicar uma quantificação de rendimento de cultura na área do campo agrícola associada com essa célula gi.[0055] The yield model 112 maps the yield points y in the yield arrangement Y to the cells g of the field arrangement G to generate a mapped yield arrangement Ym. That is, for each cell gi in the field arrangement G, that is, gi ∈ G, the yield model 112 maps that cell gi to the yield points y of the yield arrangement Y. Thus, each cell in a yield arrangement mapped Ym can indicate a quantification of crop yield in the agricultural field area associated with that gi cell.

[0056] O modelo de rendimento 112 gera um arranjo de rendimento mapeado Ym de acordo com uma função de mapeamento de rendimento F. A função de mapeamento de rendimento F é uma função que mapeia pontos de rendimento y como um valor de rendimento a uma célula gi do arranjo de campo G para gerar o arranjo de rendimento mapeado Ym. O mapeamento ocorre de acordo com um critério que define se uma célula g em um arranjo de campo G qualifica o mapeamento.[0056] Yield model 112 generates a Ym-mapped yield arrangement according to an F-yield mapping function. The F-yield mapping function is a function that maps yield points y as a yield value to a cell gi of the field arrangement G to generate the mapped yield arrangement Ym. The mapping occurs according to a criterion that defines whether a cell g in a field arrangement G qualifies the mapping.

[0057] A título de ilustração, uma função de mapeamento de rendimento F tem um critério para mapear pontos de rendimento y a uma célula g do arranjo de campo G para gerar um arranjo de rendimento mapeado Ym. Os critérios definem que, para uma região do campo agrícola associado com uma célula particular gi de um arranjo de campo G, a célula correspondente no arranjo de rendimento mapeado Ym tem um valor de rendimento se essa célula incluir pelo menos um ponto de rendimento y. Ou seja, uma célula de um arranjo de rendimento mapeado Ym tem um valor de rendimento se a região do campo agrícola representada por essa célula inclui pelo menos um ponto de rendimento. Adicionalmente, aqui, para cada célula de um arranjo de rendimento mapeado Ym, a função de mapeamento de rendimento F cria um valor de rendimento para a célula que é o valor médio de todos os pontos de rendimento y dentro dessa célula. Ou seja, um valor de rendimento para uma célula em um arranjo de rendimento mapeado Ym é uma média de todos os pontos de rendimento medidos dentro da região correspondente do campo.[0057] By way of illustration, a yield mapping function F has a criterion for mapping yield points y to a cell g of the field arrangement G to generate a mapped yield arrangement Ym. The criteria define that, for a region of the agricultural field associated with a particular cell gi of a field arrangement G, the corresponding cell in the mapped yield arrangement Ym has a yield value if that cell includes at least one yield point y. That is, a cell in a mapped yield arrangement Ym has a yield value if the region of the agricultural field represented by that cell includes at least one yield point. Additionally, here, for each cell in a yield mapping Ym, the yield mapping function F creates a yield value for the cell that is the average value of all yield points y within that cell. That is, a yield value for a cell in a mapped yield arrangement Ym is an average of all yield points measured within the corresponding region of the field.

[0058] Outros critérios para uma função de mapeamento de rendimento F gerar um arranjo de rendimento mapeado são possíveis. Por exemplo, o modelo de rendimento 112 pode mapear valores às células do arranjo de rendimento cuja distância Euclidiana de um ponto medido está abaixo de um limiar definido. Além disso, outras funções para gerar um valor de rendimento para uma célula de um arranjo de rendimento mapeado são possíveis. Por exemplo, uma função de mapeamento de rendimento F pode determinar um valor de rendimento calculando- se um mediano em vez de uma média, ou interpolação de pontos de rendimento y dentro e fora da célula.[0058] Other criteria for a yield mapping function F to generate a mapped yield arrangement are possible. For example, yield model 112 can map values to cells in the yield arrangement whose Euclidean distance from a measured point is below a defined threshold. In addition, other functions for generating a yield value for a cell in a mapped yield arrangement are possible. For example, a yield mapping function F can determine a yield value by calculating a median instead of an average, or interpolation of yield points y inside and outside the cell.

[0059] As Figuras 6A e 6B ilustram um exemplo de geração de um arranjo de rendimento mapeado de pontos de rendimento. A Figura 6A ilustra um número de pontos de rendimento 610, sendo que cada um dos quais corresponde a uma localização de medição no campo agrícola. Cada ponto de rendimento y 610 é ilustrado como um ponto e corresponde a um indicador medido do campo (por exemplo, uma medição de rendimento em bushels/acre). Por clareza, os pontos de rendimento 610 são ilustrados dentro de as células 420 de um arranjo de campo G 410 em localizações correspondentes às suas localizações de medição. Ou seja, todos os pontos de rendimento 610 dentro de uma célula particular 420 foram medidos em uma região do campo que corresponde à região do campo representada por essa célula 420. De forma notável, não há pontos de rendimento nas células direita superior e esquerda inferior.[0059] Figures 6A and 6B illustrate an example of generating a yield arrangement mapped to yield points. Figure 6A illustrates a number of yield points 610, each of which corresponds to a measurement location in the agricultural field. Each yield point y 610 is illustrated as a point and corresponds to a measured indicator of the field (for example, a measurement of yield in bushels / acre). For clarity, yield points 610 are illustrated within cells 420 of a G 410 field array at locations corresponding to their measurement locations. That is, all yield points 610 within a particular cell 420 were measured in a region of the field that corresponds to the region of the field represented by that cell 420. Notably, there are no yield points in the upper right and lower left cells .

[0060] A Figura 6B ilustra um arranjo de rendimento mapeado. Uma similar função de mapeamento de rendimento F, conforme descrito anteriormente, mapeia os pontos de rendimento y 610 às células 420 em um arranjo de rendimento mapeado Ym 620. Ou seja, aqui, a célula esquerda de topo e célula direita de fundo têm, cada uma, um valor de rendimento 630 devido ao fato de que essa célula inclui pelo menos um ponto de rendimento y 610. As células direitas de topo e esquerdas de fundo são valores nulos devido ao fato de que não há pontos de rendimento y localizados dentro daquelas células. O valor de rendimento 630 da célula esquerda de topo é a média dos dois pontos de rendimento 610 nessa célula. De forma correspondente, o valor de rendimento da célula direita de fundo é o valor do ponto de rendimento único nessa célula.[0060] Figure 6B illustrates a mapped yield arrangement. A similar yield mapping function F, as previously described, maps the yield points y 610 to cells 420 in a yield mapped layout Ym 620. That is, here, the top left cell and the bottom right cell each have one, a yield value 630 due to the fact that this cell includes at least one yield point y 610. The top right and bottom left cells are null values due to the fact that there are no yield points located within those cells. The yield value 630 of the top left cell is the average of the two yield points 610 in that cell. Correspondingly, the yield value of the bottom right cell is the value of the single yield point in that cell.

[0061] Conforme anteriormente descrito, indicadores medidos podem ser errôneos e, assim, a densidade de pontos de rendimento y em um arranjo de rendimento Y pode ser baixa. Dependendo da densidade dos pontos de rendimento y em um arranjo de rendimento Y, e a densidade de células g no arranjo de campo G, algumas células do arranjo de rendimento mapeado Ym podem incluir valores de rendimento enquanto outros incluem valores nulos (conforme observado na Figura 6B). Ou seja, um arranjo de rendimento mapeado Ym é um arranjo de células incluindo valores de rendimento (“arranjo de rendimento positivo” Y+) e um arranjo de células que incluem valores nulos (“arranjo de rendimento negativo” Y-). Consequentemente, o modelo de geração de rendimento 112 pode determinar 316 um arranjo de rendimento negativo Y- e um arranjo de rendimento positivo Y+. Em referência ao arranjo de rendimento mapeado Ym da Figura 6B, o arranjo de rendimento positivo Y+ inclui as células esquerdas de topo e direitas de fundo e o arranjo de rendimento negativo Y- inclui as células esquerdas de fundo e direitas de topo.[0061] As previously described, measured indicators can be erroneous and, thus, the density of yield points y in a yield arrangement Y may be low. Depending on the density of the yield points y in a yield arrangement Y, and the density of g cells in the field array G, some cells in the mapped yield arrangement Ym may include yield values while others include null values (as noted in Figure 6B). That is, a mapped yield arrangement Ym is an array of cells including yield values (“positive yield arrangement” Y +) and a array of cells that include null values (“negative yield arrangement” Y-). Consequently, the income generation model 112 can determine 316 a negative yield arrangement Y- and a positive yield arrangement Y +. With reference to the mapped yield arrangement Ym of Figure 6B, the positive yield arrangement Y + includes the top left and bottom right cells and the negative yield arrangement Y- includes the bottom left and top right cells.

[0062] O modelo de rendimento 112 cria um arranjo de dados P (“arranjo previsor”) com uso do arranjo de entrada mapeada Xm e o arranjo de rendimento positivo Y+. Um arranjo previsor P é definido como: = , ,…, (4) em que P é o arranjo previsor e pi são os valores correspondentes a células espacialmente equivalentes no arranjo de entrada mapeada Xm e arranjo de rendimento positivo mapeado Y+ (“previsores”). More explicitamente, o valor de cada previsor pi são todos os valores na célula espacialmente equivalente de todas as entradas mapeadas xm no arranjo de entrada mapeada Xm e o valor de rendimento da mesma célula no arranjo de rendimento positivo Y+. O arranjo previsor P representa, em agregado, um conjunto de dados que pode ser usado para aprendizado supervisionado em que o arranjo previsor é uma entrada e valores de rendimento são uma saída.[0062] The yield model 112 creates a data array P ("predictive arrangement") using the mapped input arrangement Xm and the positive yield arrangement Y +. A predictive arrangement P is defined as: =,, ..., (4) where P is the predictive arrangement and pi are the values corresponding to spatially equivalent cells in the mapped input arrangement Xm and positive mapped arrangement Y + ("predictors" ). More explicitly, the value of each predictor pi is all the values in the spatially equivalent cell of all the mapped inputs xm in the mapped input arrangement Xm and the yield value of the same cell in the positive yield arrangement Y +. The predictive arrangement P represents, in aggregate, a set of data that can be used for supervised learning in which the predictive arrangement is an input and yield values are an output.

[0063] Referindo-se novamente à Figura 6B, a célula esquerda de topo e a célula direita de fundo são incluídas no arranjo de rendimento positivo Y+. Desse modo, um arranjo previsor P tem um previsor pi correspondente à célula esquerda de topo e um previsor pi correspondente à célula direita de fundo. Também em referência às entradas mapeadas xm na Figura 5A e na Figura 5B, o previsor p para a célula de topo é pi = [0,80, 85, 75] e o previsor p para a célula direita de fundo é pi = [0,90, 105, 80].[0063] Referring again to Figure 6B, the top left cell and the bottom right cell are included in the positive yield arrangement Y +. Thus, a prediction arrangement P has a prediction pi corresponding to the top left cell and a prediction pi corresponding to the right bottom cell. Also in reference to the mapped entries xm in Figure 5A and Figure 5B, the p-predictor for the top cell is pi = [0.80, 85, 75] and the p-predictor for the right bottom cell is pi = [0 , 90, 105, 80].

[0064] De modo similar, o modelo de rendimento cria um arranjo de dados U (“arranjo desconhecido”) com uso do arranjo de entrada mapeada Xm e do arranjo de rendimento negativo Y-. Um arranjo desconhecido U é definido como: = , ,…, (5) em que U é o arranjo desconhecido e ui são os valores correspondente a células similares no arranjo de entrada mapeada Xm e o arranjo mapeado negativo Y-. Mais explicitamente, os valores de cada ui desconhecido são todos os valores na mesma célula de todas as entradas mapeadas xm no arranjo de entrada mapeada Xm e o valor nulo da mesma célula no arranjo de rendimento negativo.[0064] Similarly, the yield model creates a data array U ("unknown arrangement") using the mapped input arrangement Xm and the negative yield arrangement Y-. An unknown array U is defined as: =,, ..., (5) where U is the unknown array and ui are the values corresponding to similar cells in the mapped input array Xm and the negative mapped array Y-. More explicitly, the values of each unknown ui are all values in the same cell of all mapped inputs xm in the mapped input array Xm and the null value of the same cell in the negative yield array.

[0065] Referindo-se novamente à Figura 6B, a célula esquerda de fundo e a célula direita de topo são incluídas no arranjo mapeado negativo Y-. Desse modo, um arranjo desconhecido U tem um u desconhecido correspondente à célula esquerda de topo e um u desconhecido correspondente à célula direita de topo. Também em referência às entradas mapeadas xm na Figura 5A e na Figura 5B, o u desconhecido para a célula esquerda de fundo é ui = [0,89, 110, nulo] e o u desconhecido para a célula direita de topo é ui = [0,92, 115, nulo].[0065] Referring again to Figure 6B, the left bottom cell and the top right cell are included in the negative mapped arrangement Y-. Thus, an unknown arrangement U has an unknown u corresponding to the top left cell and an unknown u corresponding to the top right cell. Also in reference to the mapped entries xm in Figure 5A and Figure 5B, or unknown to the left bottom cell is ui = [0.89, 110, null] and / or unknown to the top right cell is ui = [0.92 , 115, null].

[0066] O modelo de rendimento 112 determina valores de rendimento para cada valor nulo em cada u desconhecido no arranjo desconhecido U com uso do arranjo previsor P. More explicitamente, o modelo de rendimento 112 insere um arranjo previsor P e emite um valor de rendimento para cada célula de um arranjo desconhecido. Ou seja, o modelo de rendimento 112 determina valores de rendimento para células no arranjo de rendimento mapeado que não incluíram pontos de rendimento. Desse modo, o valor nulo para cada u desconhecido em um arranjo desconhecido U é designado um valor de rendimento previsto determinado pelo modelo de rendimento 112.[0066] The yield model 112 determines yield values for each null value in each unknown u in the unknown arrangement U using the predictive arrangement P. More explicitly, the yield model 112 inserts a predictive arrangement P and issues a yield value for each cell in an unknown arrangement. That is, yield model 112 determines yield values for cells in the mapped yield arrangement that did not include yield points. Thus, the null value for each unknown u in an unknown arrangement U is called a predicted yield value determined by the yield model 112.

[0067] Em várias modalidades, o modelo de rendimento 112 pode usar qualquer classificação padrão e/ou métodos de regressão para determinar 318 valores de rendimento para o arranjo desconhecido U. Em alguns exemplos, sistema de cliente 110 gera e/ou atualiza continuamente funções usadas pelo modelo de rendimento 112 para determinar 318 valores de rendimento com uso dos arranjos de previsor P. O modelo de rendimento 112 pode incluir qualquer método ou métodos que mapeia um conjunto de previsores p (isto é, valores de entrada) em um arranjo previsor P a um valor de rendimento. Alguns modelos de exemplo que usam classificação e/ou métodos de regressão incluem seleção de recursos, controle de sobreajuste, validação através de treinamento, e conjuntos de testes seriam realizados. O modelo de rendimento 112 também pode emitir um conjunto de variáveis usadas pelo modelo de rendimento 112 ao determinar valores de rendimento. Adicionalmente, o modelo de rendimento também pode emitir uma lista de métrica de avaliação do treino do modelo de rendimento com uso de arranjos de previsor P. A métrica pode incluir exatidão, precisão, classificação F1, etc. A métrica pode ser usada para determinar se um modelo suficientemente usado foi gerado.[0067] In various modalities, the yield model 112 can use any standard classification and / or regression methods to determine 318 yield values for the unknown U arrangement. In some examples, client system 110 generates and / or continuously updates functions used by the yield model 112 to determine 318 yield values using the predictor arrangements P. The yield model 112 can include any method or methods that maps a set of predictors p (that is, input values) into a predictive arrangement P to a yield value. Some example models that use classification and / or regression methods include resource selection, overfitting control, validation through training, and test sets would be performed. The yield model 112 can also issue a set of variables used by the yield model 112 when determining yield values. In addition, the performance model can also issue a list of evaluation metrics for training the performance model using predictor P arrangements. The metric can include accuracy, precision, F1 classification, etc. The metric can be used to determine whether a sufficiently used model has been generated.

[0068] O modelo de rendimento 112 combina os valores de rendimento conhecidos incluídos no arranjo previsor P e os valores de rendimento determinados no arranjo desconhecido U para gerar 320 um mapa de rendimento. Cada célula do mapa de rendimento inclui tanto um valor de rendimento medido (do previsor p) como um valor de rendimento determinado (do u desconhecido).[0068] The yield model 112 combines the known yield values included in the predictive arrangement P and the yield values determined in the unknown arrangement U to generate 320 a yield map. Each cell in the yield map includes both a measured yield value (from the p predictor) and a determined yield value (from the unknown u).

[0069] A Figura 7 ilustra um mapa de rendimento que inclui tanto valores de rendimento medidos quanto/como valores de rendimento determinados. Aqui, o mapa de rendimento 710 inclui valores de rendimento medidos nas células esquerda de topo e direita de fundo. Os valores de rendimento medidos 712 são os valores de rendimento das células correspondentes no arranjo previsor P. Adicionalmente, o mapa de rendimento 710 inclui valores de rendimento determinados 714 nas células esquerdas de fundo e direitas de topo. Os valores de rendimento determinados 714 são os valores de rendimento determinados para um u desconhecido no arranjo desconhecido U pelo modelo de rendimento 112. Cada um dos valores de rendimento determinados 714 está em células correspondentes aos valores nulos para o qual os mesmos foram determinados.[0069] Figure 7 illustrates a yield map that includes both measured yield values and / or determined yield values. Here, yield chart 710 includes yield values measured in the top left and bottom right cells. The measured yield values 712 are the yield values of the corresponding cells in the predictive arrangement P. Additionally, yield map 710 includes yield values determined 714 in the bottom left and top right cells. The determined yield values 714 are the yield values determined for an unknown u in the unknown arrangement U by the yield model 112. Each of the determined yield values 714 is in cells corresponding to the null values for which they were determined.

[0070] O modelo de rendimento 112 pode gerar uma visualização do mapa de rendimento. Por exemplo, o modelo de rendimento pode gerar um mapa de calor com uso dos valores no mapa de rendimento. O modelo de rendimento 112 pode sobrepor o mapa de calor em uma imagem do campo agrícola para o qual o modelo de rendimento 112 está determinando valores de rendimento. Por exemplo, a Figura 9 é uma visualização de um mapa de rendimento. Aqui, a visualização 810 é um mapa de calor sobreposto em uma imagem de satélite do campo agrícola para o qual o modelo de rendimento valores de rendimento determinados. Cada color na visualização representa uma faixa de valores de rendimento. Adicionalmente, cada célula em um mapa de rendimento é associada com uma região do campo agrícola e, assim, a cor para cada pixel da visualização corresponde a um valor de rendimento. O mapa de rendimento apresenta dados incluídos em um mapa de rendimento de tal maneira que operadores podem realizar determinações mais facilmente acerca do gerenciamento de campo agrícola. V. FUNCIONALIDADE DE MODELO ADICIONAL[0070] Performance model 112 can generate a visualization of the performance map. For example, the performance model can generate a heat map using the values in the performance map. Yield model 112 can overlay the heat map on an image of the agricultural field for which yield model 112 is determining yield values. For example, Figure 9 is a visualization of a yield map. Here, visualization 810 is a heat map superimposed on a satellite image of the agricultural field for which the yield model determined yield values. Each color in the display represents a range of yield values. In addition, each cell in a yield map is associated with a region of the agricultural field and, therefore, the color for each pixel in the visualization corresponds to a yield value. The yield map presents data included in a yield map in such a way that operators can more easily make determinations about agricultural field management. V. ADDITIONAL MODEL FUNCTIONALITY

[0071] Adicionalmente, o modelo de rendimento pode gerar valores de rendimento com uso de dados temporariamente definidos. Por exemplo, um indicador pode ser obtido a partir de diferentes estações de cultivo. Sendo assim, previsores no arranjo previsor podem refletir temporariamente diferentes dados agrícolas. Nesse caso, o modelo de rendimento pode determinar valores de rendimento para desconhecidos no arranjo desconhecido levantando-se dados agrícolas de estações anteriores. De modo similar, modelo de rendimento 112 pode atualizar funções para determinar valores de rendimento que permitem mapear temporariamente diferentes dados a valores de rendimento.[0071] Additionally, the income model can generate income values using temporarily defined data. For example, an indicator can be obtained from different growing seasons. Therefore, predictors in the forecasting arrangement may temporarily reflect different agricultural data. In this case, the yield model can determine yield values for strangers in the unknown arrangement by gathering agricultural data from previous seasons. Similarly, yield model 112 can update functions to determine yield values that allow you to temporarily map different data to yield values.

[0072] O modelo de rendimento 112 pode gerar um mapa de rendimento com uso de somente indicadores observados. Nesse caso, o modelo de rendimento 112 pode acessar indicadores (medidos e/ou observados) de uma estação anterior e designar os mesmos como indicadores observados. O modelo de rendimento 112 insere indicadores de estações anteriores e um ou mais indicadores observados da estação atual. O modelo de rendimento gera um mapa de rendimento com uso somente dos indicadores da estação anterior e os indicadores observados da estação atual. Desse modo, modelo de rendimento 112 pode gerar um mapa de rendimento sem indicadores medidos da estação atual. VI. CONSIDERAÇÕES DE CONFIGURAÇÃO ADICIONAIS[0072] The yield model 112 can generate a yield map using only observed indicators. In this case, the performance model 112 can access indicators (measured and / or observed) from a previous station and designate them as observed indicators. The performance model 112 inserts indicators from previous stations and one or more indicators observed from the current station. The performance model generates a performance map using only the indicators from the previous season and the observed indicators from the current season. In this way, yield model 112 can generate a yield map without measured indicators for the current season. SAW. ADDITIONAL CONFIGURATION CONSIDERATIONS

[0073] De modo similar, conforme usados neste documento, os termos “compreende”, “que compreende”, “inclui”, “incluindo”, “tem”, “que tem” ou qualquer outra variação dos mesmos visam abranger uma inclusão não exclusiva. Por exemplo, um processo, método, artigo ou aparelho que compreenda uma lista de elementos não se limita necessariamente apenas a tais elementos, mas pode incluir outros elementos não listados de forma expressa ou inerente a tal processo, método, artigo ou aparelho.[0073] Similarly, as used in this document, the terms "understands", "that understands", "includes", "including", "has", "that has" or any other variation thereof are intended to cover non-inclusion exclusive. For example, a process, method, article or device that comprises a list of elements is not necessarily limited to just those elements, but may include other elements not expressly listed or inherent in that process, method, article or device.

[0074] Ademais, o uso de “um” [artigo indefinido] é empregado para descrever elementos e componentes das modalidades neste documento. Isso é feito meramente para fins de conveniência e para dar um senso geral da invenção. Essa descrição deve ser lida de modo a incluir um ou pelo menos um e o singular também inclui o plural, a menos que o contrário seja óbvio.[0074] In addition, the use of "one" [indefinite article] is used to describe elements and components of the modalities in this document. This is done for convenience purposes only and to give a general sense of the invention. This description should be read to include one or at least one and the singular also includes the plural, unless the opposite is obvious.

[0075] Finalmente, conforme usado neste documento, qualquer referência a “uma [numeral] modalidade” ou “uma [artigo indefinido] modalidade” significa que um elemento, recurso, estrutura ou característica particular descrita com relação à modalidade é incluído em pelo mesmo uma modalidade. As aparições da expressão “em uma modalidade” em várias partes do relatório descritivo não se referem necessariamente à mesma modalidade.[0075] Finally, as used in this document, any reference to “a [numeral] modality” or “an [indefinite article] modality” means that a particular element, resource, structure or characteristic described in relation to the modality is included in by the same a modality. The appearances of the expression “in one modality” in various parts of the specification do not necessarily refer to the same modality.

[0076] Mediante leitura desta revelação, os elementos versados na técnica verificarão ainda projetos estruturais e funcionais alternativas adicionais conforme revelado dos princípios no presente documento. Desse modo, embora modalidades e aplicações particulares tenham sido ilustradas e descritas, deve-se entender que as modalidades reveladas não são limitadas à interpretação e aos componentes revelados neste documento. Várias modificações, mudanças e variações, que serão aparentes àqueles versados na técnica, podem ser feitas no arranjo, na operação e nos detalhes do método e do aparelho revelados neste documento se se afastar do espírito e do escopo definidos nas reivindicações em anexo.[0076] Upon reading this disclosure, the elements versed in the technique will also verify additional alternative structural and functional designs as revealed by the principles in this document. Thus, although particular modalities and applications have been illustrated and described, it should be understood that the modalities disclosed are not limited to the interpretation and components disclosed in this document. Various modifications, changes and variations, which will be apparent to those skilled in the art, can be made in the arrangement, operation and details of the method and apparatus disclosed in this document if it deviates from the spirit and scope defined in the attached claims.

Claims

1. Method for generating a yield map for an agricultural field, the method characterized by understanding: receiving a request from an operator to generate a yield map for the agricultural field; generate a field arrangement that includes a plurality of cells, with each cell corresponding to an area in the agricultural field; generating an entry arrangement that includes a plurality of entries, each entry in the arrangement describing an observed condition of the agricultural field, and each entry has a plurality of cells corresponding to the cells in the field arrangement; generating a yield arrangement that includes a plurality of cells, with each cell in the yield arrangement having yield value measured at a location in the agricultural field, and each cell in the yield arrangement corresponding to a cell in the field arrangement; generate a yield map that includes a plurality of cells in the yield arrangement, the yield map including a first subset and second subset of cells, with each cell in the yield map having a yield value or a null value, yield values assigned to the first subset of cells, where each cell in the cells subset corresponds to a cell in the yield arrangement that includes a yield value, the yield value in the yield map the yield value in the corresponding cell of the yield arrangement yield, and null values assigned to the second subset of cells; for each cell in the yield map that has a null value, generate a yield value for the cell using a yield model, and the yield model determines a yield value for the cell using agricultural field conditions described in the input arrangement entries for that cell; and transmit the performance map to the operator.

2. Method, according to claim 1, characterized by the fact that generating the field arrangement additionally comprises: partitioning a map of the agricultural field into a field arrangement.

3. Method according to claim 1, characterized by the fact that generating an input arrangement additionally comprises: mapping the plurality of cells in a field arrangement for each entry of the entry arrangement so that each entry of the entry arrangement include a plurality of cells corresponding to an area in the agricultural field.

4. Method according to claim 1, characterized by the fact that generating a yield arrangement further comprises: mapping the plurality of cells in a field arrangement to the yield arrangement so that the yield arrangement includes a plurality of cells corresponding to an area in the agricultural field.

5. Method according to claim 1, characterized by the fact that the yield value of a cell in a yield arrangement is a function of the yield values measured at locations in the field corresponding to that cell in the yield arrangement.

6. Method according to claim 1, characterized in that it further comprises: generating a visualization of the yield map.

7. Method, according to claim 1, characterized by the fact that the yield values are measured by a yield measurement system that operates in the agricultural field.

8. Method according to claim 7, characterized by the fact that the yield measurement system is in a combined harvester operating in the agricultural field.

9. Method according to claim 1, characterized by the fact that the inputs to the input arrangement include any one of an image, soil data, or vegetation index data.

10. Method according to claim 1, characterized in that it further comprises: filtering yield values measured in locations in the agricultural field that are erroneous.

11. System comprising one or more processors and one or more memories that store computer program instructions to generate a yield map for an agricultural field, characterized by the fact that the instructions, when executed by one or more processors to perform the steps , include: receiving a request from an operator to generate a yield map for the agricultural field; generate a field arrangement that includes a plurality of cells, with each cell corresponding to an area in the agricultural field; generating an entry arrangement that includes a plurality of entries, each entry in the arrangement describing an observed condition of the agricultural field, and each entry has a plurality of cells corresponding to the cells in the field arrangement; generating a yield arrangement that includes a plurality of cells, with each cell in the yield arrangement having yield value measured at a location in the agricultural field, and each cell in the yield arrangement corresponding to a cell in the field arrangement; generate a yield map that includes a plurality of cells in the yield arrangement, the yield map including a first subset and second subset of cells, with each cell in the yield map having a yield value or a null value, yield values assigned to the first subset of cells, where each cell in the subset of cells corresponds to a cell in the yield array that includes a yield value, the yield value in the yield map the yield value in the corresponding cell of the array yield, and null values assigned to the second subset of cells; for each cell in the yield map that has a null value, generate a yield value for the cell using a yield model, and the yield model determines a yield value for the cell using agricultural field conditions described in the input arrangement entries for that cell; and transmit the performance map to the operator.

12. System, according to claim 11, characterized by the fact that the instructions, when executed by one or more processors, additionally perform steps that include: partitioning a map of the agricultural field into a field arrangement.

13. System, according to claim 11, characterized by the fact that the instructions, when executed by one or more processors, additionally perform steps that include: mapping the plurality of cells in a field array for each entry in the input array so that each entry in the entry arrangement includes a plurality of cells corresponding to an area in the agricultural field.

14. System, according to claim 11, characterized by the fact that the instructions, when executed by one or more processors, additionally carry out steps that include: mapping the plurality of cells in a field arrangement to the yield arrangement in a way that the yield arrangement includes a plurality of cells corresponding to an area in the agricultural field.

15. System according to claim 11, characterized by the fact that the yield value of a cell in a yield arrangement is a function of the yield values measured at locations in the field corresponding to that yield arrangement cell.

16. System, according to claim 11, characterized by the fact that the instructions, when executed by one or more processors: generate a visualization of the performance map.

17. System according to claim 11, characterized by the fact that the yield values are measured by a combined harvester operating in the agricultural field.

18. Method according to claim 1, characterized by the fact that the inputs to the input arrangement include any one of an image, soil data, or vegetation index data.

19. Method according to claim 1, characterized in that it further comprises: filtering yield values measured in locations in the agricultural field that are erroneous.

20. Method for generating a yield map for an agricultural field, the method characterized by: generating an input array that includes a plurality of cells, each cell in the input array corresponding to an observed indicator that describes a condition of a field agricultural; generating a yield arrangement that includes a plurality of cells, each cell in the yield arrangement corresponding to a measured indicator that describes a measured yield value at a location in the agricultural field; generating a yield map that includes a plurality of cells, each cell having a yield value of its corresponding cell in the yield arrangement or a null value when there is no yield value in the corresponding cell in the yield arrangement; and for each cell in the yield map that has a null value, generate a yield value for the cell using a yield model, the yield model determines a yield value for the cell using conditions from the agricultural field described in the entry arrangement for that cell.